Sonny Clark Trio: "Softly as in a Morning Sunrise" with Sonny Clark (pf), Paul Chambers (b), Philly Joe Jones (ds) in 1957.
Sonny Clark Trio: "Softly as in a Morning Sunrise" with Sonny Clark (pf), Paul Chambers (b), Philly Joe Jones (ds) in 1957.
ACL Anthology A Digital Archive of Research Papers in Computational Linguistics Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP P09-1 [bib]: Entire volume P09-1000: Front Matter P09-1001 [bib]: Qiang Yang; Yuqiang Chen; Gui-Rong Xue; Wenyuan Dai; Yong Yu Heterogeneous Transfer Learning
今回で2回目の参加。 第7回 テーマ「Sinatra」 - Online.sg 本編 id:kabiyの高速な説明をBGMにUbuntu 9.10でサンプルコードを動かしていた。 sinatraの他サンプルコードの動作に必要なパッケージを追加。rubyは入ってた(以前に入れた?) $ sudo apt-get install rubygems1.8 sqlite3 libsqlite3-ruby $ sudo gem install sinatra activerecord haml $ ruby shop_initialize.rb DEPRECATION WARNING: require "activerecord" is deprecated and will be removed in Rails 3. Use require "active_record" instead.. (
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こんにちは。10月の組織編成でブログビジネス部に異動になりました飯田です。 普段はディレクターしてますが、時にモバイルサイトのマークアップをするときがあります。以前、こちらのエントリーでモバイルサイトを作るうえでのノウハウを紹介していますが、本エントリーではもう少し実践的な「モバイルサイトで○○を表現するには」をすごく簡潔に紹介してみたいと思います。 ある程度の端末で正常に表示されることを確認していますが、一部を除いて正常に表示されない場合もありますがご了承ください。なお、本エントリーで紹介している記述はわかりやすいように style 属性を全てインラインで記述しています。 見出しに背景色 div タグXHTML 対応の端末であれば下記のタグで簡単に見出しに背景色をつけることができます。 <div style="background-color="#0000ff;">ほげほげ</div>
1 パイプレンチ(大阪府) 2009/12/08(火) 01:23:47.83 ID:3Jhyskfk ?PLT(12100) ポイント特典
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初代新幹線「0系」最後のラストランの日に、新幹線N700系のぞみでイーモバイルしながらこの記事を書いているid:TAKESAKOです。 Perlのヒアドキュメントを使うと複数行にわたる文字列を一気に代入したりするときに楽なので、使っている人も多いと思います。 my $foo = "bar"; my $tmp = time(); # ←関数の実行結果 print<<EOF; <div class="${foo}1"> <h1>TIME: $tmp</h1> </div> EOF しかし、ヒアドキュメントの途中でサブルーチンの実行結果も一緒に埋め込みたいときがでてくるときがあります。 @{[ Perlの式 ]} そのようなときは、@{[ リスト ]} というイディオムを使うと非常に便利です。 print<<EOF; <div class="${foo}1"> <h1>TIME: @{[ tim
プライベートでコードを書く時は、たいていビールを飲みながらってな毎日のkentaro a.k.a. id:antipopです。こんにちは。 そんなわけで、ただでさえtypoが多いのに加えて、酔いにより手元はボロボロ。調子良く書いていても、つまらないtypoをいちいち修正してまわっていると、せっかくの気分のいい酔いも覚めてしまうというものです。そこで、コードを書く時には酒を飲まない、という以外の対策を考えてみました。 とにかく全部ぶっつぶす ひとはどうしたところで間違いを犯すものです。酔っぱらっていても酔っぱらってなくても、それは同じ。ならば、あり得る名前をあらかじめ定義してはどうか、と考えました。 たとえば以下のようなクラスを定義したとします。 package Hoge::Fuga::Piyo; use strict; use warnings; # ... (snip) ... 1; こ
Perlのコードを書くとき、CPANモジュールを作成するとき、そして就職活動時のエントリーで課題のperlスクリプトを提出する時に超実益的で役立つ、Perl::Tidyを紹介してみます。 使い方 以下のような汚いコードがあるとします。mud10years.plとでも名付けることにします。 use strict;use warnings;my $module="Perl::Tidy";my $user= "haoyayoi";my $desc1=" is so coolist module.";my $desc2= " Lets try it!";my $deschash = {module=>"$module", desc =>$desc1. $desc2, }; print $deschash->{module}.$deschash->{desc}." by $user"; このコードを
latent Dirichlet allocation (LDA)† probabilistic latent semantic analysis (pLSA) を改良した,文書集合の生成モデル.各文書は,\(k\)個の話題に応じて発生した語で構成されている. 以下の過程で,文書に含まれる\(N\)個の語を生成する. \(N\sim\mathrm{Poisson}(\xi)\) … Poisson分布で語数を生成 \(\theta\sim\mathrm{Dir}(\alpha)\) … Dirichlet分布で,\(k\)個の話題を生成するモデルのパラメータを生成. \(N\)個のそれぞれの語\(w_n\)について (a) \(z_n\sim\mathrm{Multinomial}(\theta)\) … 多項分布で話題を生成 (b) 語\(w_n\)を,話題\(z_n\)で条件付けした分
Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS 2009) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 22 edited by Y. Bengio and D. Schuurmans and J.D. Lafferty and C.K.I. Williams and A. Culotta. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2009." Information-theoretic lower bounds on the oracle complexity of convex optim
Latent Dirichlet allocation This is a C implementation of variational EM for latent Dirichlet allocation (LDA), a topic model for text or other discrete data. LDA allows you to analyze of corpus, and extract the topics that combined to form its documents. For example, click here to see the topics estimated from a small corpus of Associated Press documents. LDA is fully described in Blei et al. (2
NIPS 2009のonline papersがすでにダウンロードできるように*1なってたのでタイトルを眺めていたらGPUでLDAを並列化するという論文があって読んだので少し紹介してみる。 まず、彼らの論文[1]ではLDAの推論アルゴリズムのうち、Collapsed Gibbs sampling(CGS)とCollapsed Variational Bayes(CVB)の2つに関して並列化を試みているがCollapsed Gibbs samplingの方に関してのみ紹介する。また、彼らの論文ではGPGPUの統合開発環境としてCUDAを用いている。 LDAについて LDAは論文[2]で提案された、文章生成モデルでトピック分析などに広く用いられている。 モデルの推論アルゴリズムとしては変分ベイズ[1]、ギブスサンプリング[4]、EP、collapsed 変分ベイズ[5]などが知られている。 こ
NIPS 2009で発表された論文"Polynomial Semantic Indexing" [1]を読んだ。これは低ランク近似を用いた教師ありの情報検索に関する手法である。 情報検索について 与えられたクエリに関して適当な重みづけをおこなって順位づけして、適切な文章を返却するという問題は古くから研究されている。 オーソドックスな方法としては文章をbag-of-wordsで表して各単語の重みをtf-idfで正規化し、クエリに関しても同様な処理を行いコサイン類似度などの距離尺度を使って最も近い何件かを返すというものがある。この方法の欠点としてはクエリの単語を含まない文章はヒットしないという問題がある。これは各単語が独立であるという仮定を行っているためであり、明らかに誤っている仮定である。 もう一つの方法としては文章-単語行列が低次元の特徴量によって近似する方法である。代表的な方法としてLS
1 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2009/12/11(金) 01:29:57.65 ID:T5BkQta90 平成万葉集http://www.yomiuri.co.jp/man-yo/man-yo1000.pdf (PDF注意) 応募作4万6027首の中から選ばれた千首らしいが、 その中でも秀逸な短歌を探そうぜ。 ちなみにスレタイは北海道の23歳のおにゃのこの短歌な。 これが17歳の男子だったら俺的には完璧だった。 14 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2009/12/11(金) 01:37:28.97 ID:PNwUu4Ou0 "君の好きな人" の検索結果 約 16,300 件中 1 - 50 件目 (0.22 秒) 18 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2009/12/11(金) 01:41:58.81 ID:+mWBsltRO >>
2009/12/13 神 奈々様は神 映画レイトン教授と永遠の歌姫の試写会で水樹奈々さんとご一緒しました。 初の対面でした。 先に水樹さんが出ていて あとから私がステージに呼ばれたところ 前列から笑いが起きました 顔が似ててお互いよく間違えられるというのをご存知の方も多かったみたいです。 私、髪切って短くしちゃったからなあ… 奈々様に合わせてきたらよかったなあ… 以前はほんとに似てるとよく言われたんですよ でも 並んでみるとけっこうサイズ感が違いました。 奈々様てちっちゃかったのね メールアドレス交換しちゃったもんね ハアハア… 紅白がんばってください
モバイルの新規事業担当になった渡邉雄介です。最近は社内や外部でプレゼンさせていただく機会が増え、色々と学びました。 自分がプレゼンする立場になったとき、"うまく説明しなければならない" という漠然としたプレッシャーから、プレゼン自体をネガティブに捉えてしまうことはないでしょうか。今回は、プレゼンを通すために欠かせない、最も重要な4点についてお話しします。 その1: スライドに全てを書かないこと プロジェクターから映し出されるスライドに書いてある文章を、そのまま読みながらプレゼンする人がいますが、私はそういうプレゼンを見ると心の中でこう突っ込みを入れてしまいます。「いちいち読んでくれなくても、そう書いてある!」 スライドはあなたの言葉を視覚的にサポートするものであって、カンペではありません。言うべき言葉でスライドの余白を埋めて、"ちゃんと調べた感" を出そうとするよりも、本当に伝えたいメッセ
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